基于Python和mysql开发的商城购物管理系统分为前后端(源码+数据库+程序配置说明书+程序使用说明书)

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介: 基于Python和mysql开发的商城购物管理系统分为前后端(源码+数据库+程序配置说明书+程序使用说明书)

一、项目简介

本项目是一套基于Python和mysql开发的商城购物管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Python学习者。

包含:项目源码、项目文档、数据库脚本等,该项目附带全部源码可作为毕设使用。

项目都经过严格调试,确保可以运行!

二、开发环境要求

Windows/Linux/MacOS

MySQL5.5以上

Redis任意版本

Python3.5以上版本

其他Python库:

Tonado5.0.2
PyMySQL
0.8.1

三、系统功能

系统分为前后台,

会员登录

会员注册

添加购物车

填写物流信息

清空购物车

我的订单

我的购物车

结账

支付

我的收藏

商品详情

商品管理

销量排行榜

会员管理

订单管理

退出后台

四、页面功能

51商城项目分为网站前台和后台两个部分,下面将分别介绍这2个部分的使用。

1.网站前台

在虚拟环境中启动程序后,使用浏览器访问“http://127.0.0.1:5000”即可进入网站前台首页。如图1所示。

单击首页左上角“注册”按钮,进入注册页面,如图2所示。注册完成后,进入登录页面,如图3所示。

登录成功后,可以在首页选择商品,也可以通过顶部导航栏分类选择商品。选择商品时,可以将鼠标悬浮到商品图片处,此时会在图片右下角显示一个购物车按钮,如图4所示,单击购物车按钮,将商品加入购物车,如图6所示。

另外,还有一种添加商品到购物车的方法,即可以单击商品图片,进入到商品详情页,如图5所示。

在商品详情页,可以更改商品数量(默认为1),然后单击“添加到购物车”按钮,即可进入购物车页面,如图6所示。

在购物页面,需要填写物流信息,也可以清空购物车。单击“结账”按钮,即可进入支付宝扫码支付页面,如图7所示。

本项目为本地项目,不包含线上支付功能,单击“支付”按钮,则默认用户已经支付成功。单击网站右上方的 “我的订单”,可以查看用户订单,如图8所示。

此外,用户还可以在顶部搜索栏根据商品名称模糊查询商品,如图9所示。搜索结果如图10所示。

2.网站后台

后台管理账号: mr

后台管理员密码:mrsoft

在浏览器中输入网址”http://127.0.0.1:5000/admin/login/” 即可访问网站后台登录页。如图11所示。

登录成功后,进入后台首页,运行效果如图12所示。

单击顶部菜单的“大分类管理”和“小分类管理”,可以管理大分类和小分类。例如,“图书—>管理”和“图书—>小说”中,图书就是大分类,管理和小说都是该大分类下的小分类。图13和图14分别为大分类管理和小分类管理页面。

添加商品前,需要选择对应的大分类和小分类。此外,在添加图片文件时,需要添加商品的图片路径。现将图片拷贝到“app\static\images\goods”路径下,如图15所示。

然后,在添加商品表单的“图片文件”处填写图片的名称,如图16所示。

当单击右侧菜单栏时,会显示对应的页面,菜单如图17所示。

五、数据库

六、源码地址

https://download.csdn.net/download/weixin_43860634/88335253


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
5月前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
5月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。

推荐镜像

更多